学数学课

1. 请问怎样学好数学课程

一、提高听课的效率是关键。
1、课前预习能提高听课的针对性。
预习中发现的问题，就是听课的重点；对预习中遇到的没有掌握好的有关的旧知识，可进行补缺，以减少听课过程中的困难，有助于提高思维能力；预习还可以培养自己的自学能力。
2、听课要全神贯注。
全神贯注就是全身心地投入课堂学习，耳到、眼到、心到、口到、手到。
眼到：就是在听讲的同时看课本和板书，看老师讲课的表情，手势和演示实验的动作。
心到：就是用心思考，与老师的教学思路保持一致。
口到：就是主动回答问题或参加讨论。
手到：就是在听、看、想、说的基础上记下讲课的要点以及自己的感受。
3、作好笔记，笔记不是记录而是将上述听课中的要点等作出简单扼要的记录，以便复习。
二、及时复习。
三、认真完成作业。
有不少同学把提高数学成绩的希望寄托在大量做题上，这是不妥当的，重要的不在做题多，而在于做题精，效率要高。在准确地把握住基本知识和方法的基础上做一定量的练习是必要的。另外要讲究做题的效率，即做题后有多大收获，这就需要在做题后进行一定的“反思”，思考一下本题所用的基础知识，数学思想方法是什么，是否还有别的解法，本题的分析方法与解法，在解其它问题时，是否也用到过，把它们联系起来，你就会得到更多的经验，更重要的是养成善于思考的好习惯，这将大大有利于今后的学习。当然没有一定量的练习就不能形成技能，也是不行的。
四，培养自学的能力。
如果不自学、不靠阅读理解，将会失去一类型习题的解法。另外，科学在不断的发展，考试在不断的改革，数学题型的开发在不断的多样化，近年来提出了应用型题、探索型题和开放型题，只有靠学生的自学去深刻理解和创新才能适应现代科学的发展。
五，建立良好的学习数学习惯。
习惯是经过重复练习而巩固下来的稳重持久的条件反射和自然需要。建立良好的学习数学习惯，会使自己学习感到有序而轻松。数学的良好习惯应是：多质疑、勤思考、好动手、重归纳、注意应用。学生在学习数学的过程中，要把教师所传授的知识翻译成为自己的特殊语言，并永久记忆在自己的脑海中。另外还要保证每天有一定的自学时间，以便加宽知识面和培养自己再学习能力。
另外，做题应把准确性与常规解法放在第一位，而不是一味地去追求速度或技巧，这也是学好数学的重要问题。
六，培养良好的学习兴趣。
两千多年前孔子说过：“知之者不如好之者，好之者不如乐之者。”意思说，干一件事，知道它，了解它不如爱好它，爱好它不如乐在其中。“好”和“乐”就是愿意学，喜欢学，这就是兴趣。兴趣是最好的老师，有兴趣才能产生爱好，爱好它就要去实践它，达到乐在其中，有兴趣才会形成学习的主动性和积极性。随之信心也就会增强，学好数学也就水到渠成。

2. 怎麽学数学课

学习数学是很多学生头痛的事情，许多同学花了很多时间在数学上，但总是见不到成绩有起色，最终在灰心失望中选择放弃数学。 其实中国的教育主要还是应试教育，从历年高考数学试卷来看，每年的考试重点还是书本的基础知识，每年的基础知识在试卷中大都占到百分之七八十的比例。所以想要考出好成绩还是要从基础入手。 1、要对课本中出现的每一个基本概念做到理解透彻，对概念不清的问题要及时去请教老师。 2、要熟练掌握每章每节中出现的基本解题方法。考数学主要就是看你对一种基本方法是否掌握的考查。所以在看例题的过程中，主要不是看具体的解题过程，还是应该去去思考这道题，以及这类题目的解题方法。在看书的过程中，要多问问自己，为什么能这么做（以什么定理做保证），为什么要这么做（还有没有其它的方法）。 3、在平时学习中善于总结学习过的知识点，将学习过的知识系统化，条理化。这样即有助于了解前后知识的联系，也有助于记忆所学习过的知识点。系统的记忆知识要比我们单个记忆知识点，效率要高很多。 4、适当的练习当然也是必不可少的。什么是适当呢？这就需要在学习和练习的过程中多去思考。拿到一道题后，先看这道题是属于什么题型，这种题型是否你已经掌握，如果掌握了就没有必要再在这种题型上浪费时间。如果还没有掌握，就要认真思考完成，并还要总结题型，以便再次遇到不会感觉陌生。 最后，数学成绩的提高不是短期内就能很快见到成效的，必须要有一个长期的，坚持不懈的努力的过程，一个长时间的，不断的知识积累的过程，但只要你能在学习中认真做到以上几点，并能坚持不懈，数学成绩一定能提高。

3. 大学数学专业都有哪些课程

按专业以后的发展方向来分：
1、纯粹的数学专业主干课程：初等数论、概率论与数理统计、数学教学论、小学数学教材教法、数学分析选讲、复变函数、近世代数、高等代数选讲、数学教育学等 、数学与应用数学。
2、应用数学主要课程：分析学、代数学、几何学、概率论、物理学、数学模型、数学实验、计算机基础、数值方法、数学史等，以及根据应用方向选择的基本课程。
3、信息与计算科学专业主要课程：数学分析、高等代数、几何、概率统计、数学模型、离散数学、模糊数学、实变函数、复变函数、微分方程、物理学、信息处理、信息编码与信息安全、现代密码学教程、计算智能、计算机科学基础、数值计算方法、数据挖掘、最优化理论、运筹学、计算机组成原理、计算机网络、计算机图形学、c/c++语言、java语言、汇编语言、算法与数据结构、数据库应用技术、软件系统、操作系统等。

4. 怎样学好数学这门课

数学是一门比较抽象的课程，首先你要有信心，不能发愁，也不能怕做题，做到这一点才具备了学好数学最基本的条件，然后是好的方法，除了多做练习题巩固之外，还要学会分析每一道题所给的条件，怎么利用这些条件去和所要求的问题去联系，其中多数情况不是一个条件，要学会去分析每一个条件，然后从这些条件还能想到什么，最后是把这些条件串联起来能得到什么结论。这样持之以恒的锻炼，总会不断提高自己数学水平，最终达到理想的状态。

5. 为什么要学数学这门课拜托了各位 谢谢

生活中有一些事情即便是你不感兴趣，也必须去做。 不要低估了数学的用处。数学是理工科必须的基础。很多学生看到大学专业对数学要求不高，就马上松了一口气，因为他们在高中时认为数学是最难的，而且是最看不清应用或就业前景的。但是，许多理工科都是建立在数学的基础之上。例如：要想扎实地学好计算机工程，至少要把离散数学 （包括集合论，图论，数理逻辑等）、线性代数，概率统计、数学分析学好；如果想攻读计算机硕士或博士，那可能还需要更高的数学基础。除了专业上的要求之外，数学是人类几千年的智慧结晶，数学学习可以培养和训练思维：通过学习几何，我们学会如何用演绎推理来求证和思考；通过学习概率统计，我们可以学会如何避免思考的死胡同，如何最大化自己的机会。所以一定要用心把数学学好，不能敷衍了事。最重要的不是选修很多门数学课，而是要知道“为什么”学习，要从学习中得到知识和思考的方式。 如果你实在不喜欢数学，问题也不会太大。将来大学里和社会上很多专业都不需要数学。但是，要能够摆脱数学，你必须冲过高考数学这道关卡。 既然你不想成为数学家，那么目标很明确：努力在数学上提高一分是一分，争取不要让数学拖你高考的后腿。但是完全没有必要把数学当作一种包袱。每个人都有长处和短处，只要扬长补短就可，补一寸是一寸，补一尺是一尺。 -------------------------------------------------------------------------------- [编辑]★为什么要学数学 Q: 为什么要学数学？我觉得数学用处不大。 A: 数学是理工科必需的基础。 很多学生看到大学专业对数学要求不多，就松了一口气，因为他们在高中时认为数学是最难学好的，而且是最看不清应用或就业前景的学科。但是，许多理工科的学习都是建立在数学基础之上的。例如，要想扎实地学好计算机工程，至少要把离散数学——包括集合论，图论，数理逻辑等、线性代数，概率统计、数学分析学好；如果想读计算机博士或硕士，那可能还需要更高的数学基础。 除了专业的要求之外，数学是人类几千年智慧的结晶，数学学习可以培养和锻炼一个人的思维能力。 通过学习几何，我们学会如何用演绎推理来求证和思考；通过学习概率统计，我们可以学会如何避免进入思考的死胡同、如何最大化自己的机会。所以一定要用心把数学学好，不能敷衍了事。在选择学习数学的方法上，最重要的并不是选修很多门数学课，而是要知道“为什么”学习，要从学习中掌握一种思考的方式。 -------------------------------------------------------------------------------- [编辑]★数学不好我不想上高中了 Q: 我是一名高二的学生，鉴于数学成绩不好，所以我想不继续上高中了。但是这并不代表我就不学习了，我想去学某个专业方面的知识，您说可以吗？ A: 你绝对不能仅仅因为数学不好就退学。这在漫长人生中只是很小的挫折而已。你一定要培养自己的韧性，不能碰到点挫折就气馁。 首先你要明白的是：数学是很重要的。数学是理工科学生必备的基础。很多学生在高中时代认为数学是最难学的，进入了大学，一旦发现本专业对数学的要求不高，就会彻底放松对数学知识的学习，而且他们看不出数学知识有什么现实的应用或就业前景。但大家不要忘记，绝大多数理工科专业的知识体系都建立在数学的基石之上。例如，要想学好计算机工程专业，那至少要把离散数学（包括集合论、图论、数理逻辑等）、线性代数、概率统计和数学分析学好；要想进一步攻读计算机科学专业的硕士或博士学位，可能还需要更高的数学素养。 同时，数学也是人类几千年积累的智慧结晶，学习数学知识可以培养和训练人的思维能力。通过对几何的学习，我们可以学会用演绎、推理来求证和思考的方法；通过学习概率统计，我们可以知道该如何避免钻进思维的死胡同，该如何让自己面前的机会最大化。所以，大家一定要用心把数学学好，不能敷衍了事。学习数学也不能仅仅局限于选修多门数学课程，而是要真正知道自己为什么学习数学，要从学习数学的过程中掌握认知和思考的方法。 就算数学不是很重要的，但是为了高中文凭，你也一定要把书读完。没有文凭做任何事都会遇到很大的阻力。 虽然我一向鼓励大家自由追寻自己的兴趣，但在这里仍需强调：生活中有些事情即便不感兴趣也是必须要做的。 例如，打好基础，学好数学、英语和计算机的使用就是必须做的事情。如果你对数学、英语和计算机有兴趣，那你是幸运儿，可以充分享受到学习的乐趣；但就算你没有兴趣，你也必须把这些基础打好。打基础是苦功夫，不愿吃苦是不能修得正果的。

希望采纳

6. 大学里都需要学哪些数学课程阿

学好你说的已经足够了，如果还不满足，以下课程都有难度的说：
随机过程、泛函分析、多元统计分析、时间序列分析、抽象代数、调和分析、矩阵分析

7. 大学数学系主要学哪些数学课程啊！

数学系专业必修课程，主要包括：高等代数，数学分析，常微分方程，复变函数，解析几学，拓扑学，实变函数，概率，数理统计等，这些课程主要是大一大二修，，学校不同，开设的略有不同。师范类还设中学数学教学法，教育学、心理学；选修的有组合数学，数学软件，小波分析，微分流形，偏微分方程，数学史等

8. 数学数学课

计算机专业与数学课程中线性代数，概率论和离散数学有密切的关系，务必学好这些。要知道，凡是能称之为“科学”的专业，就必须有一定的数学功底，否则难以称作“科学”。这三门课是本科时期最重要的三门数学课，比高等数学重要。如果想在计算机科学的道路上走远点，那这三门可是必修的。就计算机科学与技术专业而言，以下这些是必修的： 1、计算机组成原理（包括先修课程“数字逻辑与数字系统”，简称“数电”）：这是一门硬件基础课，学完后你能清楚的知道如何从用最简单的数字元件，像搭积木一样构成整个计算机系统，那就算及格了。 2、线性代数，概率论和离散数学：要知道，凡是能称之为“科学”的专业，就必须有一定的数学功底，否则难以称作“科学”。这三门课是本科时期最重要的三门数学课，比高等数学重要。如果想在计算机科学的道路上走远点，那这三门可是必修的。 3、MIT开设的《Introction To algorithm》，中文版叫《算法导论》：应该学习它而不是国内习惯开设的《数据结构》。数据结构仅仅是算法的一部分，国内的数据结构课程回避了很多本质的东西，仅仅是对一些常见的数据结构的罗列，学起来总有些不痛不痒的感觉。《Introction To algorithm》虽然有些章节夹杂着很多很让人讨厌的“数学”，但却能从本质上带你领略这门十分必要而且有趣儿的课。 4、操作系统与编译原理：操作系统可以说是《算法导论》的实验课，最好能在学习期间自己实现一个小型的操作系统，或者操作系统各分系统的Demo。编译原理可能是普遍本科生觉得难的一门课，但是作为软件科学家，这是基础中的基础，学完之后所有的语言在你看来应该没有太大的区别，这么课应该是离散数学+算法导论的实验课。最好能在学习期间自己实现一个小型的编译器，语言最好是自创。 5、掌握一门常用的编程语言和编程技术：能了解用过的所有的程序内部大致是怎样的，能用自己熟悉的语言编写大部分的程序，至少不能是对任何一个程序满头雾水。

9. 大学数学专业都有哪些课程要详细

专业基础类课程：
解析几何
数学分析I、II、III
高等代数I、II
常微分方专程
抽象代数
概率论基础
复变函数
近世属代数

专业核心课程：
实变函数
偏微分方程
概率论
拓扑学
泛函分析
微分几何
数理方程

专业选修课：
离散数学（大二上学期）
数值计算与实验（大二下学期）
分析学（1）
代数学（1）
伽罗瓦理论
复分析
代数数论
动力系统引论
基础数论
偏微分方程（续）
一般拓扑学
理论力学
数学建模
微分拓扑
调和分析
常微分方程几何理论
分析专题选讲
组合数学与图论
范畴论
紧黎曼曲面
黎曼几何初步
偏微近代理论
交换代数
代数拓扑
同调代数
流形与几何
小波与调和分析
李群李代数
分析学Ⅱ
代数学Ⅱ
代数K理论
代数几何
多复变基础
泛函分析（续）

10. 数学专业有哪些课程

你现在是高中生吧,那么我先推荐你看两本书
1.《数学分析》
这是数学系的基础课程回答,非常重要.有的学校叫做《微积分》或《高等数学》,相对《数学分析》来说比较简单.难的一般都叫做《数学分析》.
有很多版本了,随便挑一本看看就可以了.当然如果想学好的话,还是要看名校用的教材,如
《数学分析教程》-高等教育出版社(分上下册)

2.《线形代数》
这也是数学系的基础课程,非常重要.有的学校叫做《高等代数》也是相对《线性代数》来说比较简单,一般叫《线形代数>的比较难一些.
如
《线形代数》-李尚志 编著-高等教育出版社

此外,还有一些课程,有
《初等数论>,《解析几何》(这两门课程也可以看一看)
(以下不推荐提前看)
《实变函数》（很难）,《复变函数》，《近世代数》（很难），《微分几何》，《常微分方程》， 《偏微分方程》，《拓扑学》，《概率论》，《数理统计》，《运筹学》，《数值分析》，《数值代数》等等众多课程